Numpy-深度学习，培训示例

Question

愚蠢的问题，我正在经历Andrew Ng最新的深度学习课程的第三周，并陷入了一个相当简单的Numpy功能（我认为？）。

练习是找出有多少个训练样例，我们有。

任何想法是什么Numpy的功能是找出预装载培训示例的大小。

谢谢！

shape_X = X.shape 
shape_Y = Y.shape 
m = ? 


print ('The shape of X is: ' + str(shape_X)) 
print ('The shape of Y is: ' + str(shape_Y)) 
print ('I have m = %d training examples!' % (m)) 

Answer 1

这取决于你用什么样的存储方式。

大多数基于python的工具使用[n_samples, n_features]方法，其中第一个维度是样本维度，第二个维度是特征维度（如scikit-learn和co。）。或者表示：样本是行，功能是列。

所以：

#  feature 1 2 3 4 
x = np.array([[1,2,3,4], # first sample 
       [2,3,4,5], # second sample 
       [3,4,5,6] 
      ]) 

是一个训练集的3个样品用4设有每个。

大小M，N（再次：解释可能是为他人不同），你可以得到：

M, N = x.shape 

因为numpy的的第一个维度是行，numpy的的第二个维度是列like in matrix-algebra。

对于上述示例，目标阵列的形状为(M) = n_samples。